論文の概要: DeepNetQoE: Self-adaptive QoE Optimization Framework of Deep Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10878v1
- Date: Fri, 17 Jul 2020 01:37:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 14:49:24.905217
- Title: DeepNetQoE: Self-adaptive QoE Optimization Framework of Deep Networks
- Title（参考訳）: deepnetqoe:ディープネットワークの自己適応qoe最適化フレームワーク
- Authors: Rui Wang, Min Chen, Nadra Guizani, Yong Li, Hamid Gharavi, Kai Hwang
- Abstract要約: 本稿では、ディープネットワークのトレーニングをガイドするために、自己適応型クオリティ・オブ・エクスペリエンス(QoE)フレームワークであるDeepNetQoEを提案する。
自己適応型QoEモデルを設定し、モデルの精度とトレーニングに必要なコンピューティングリソースを関連付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.2356240313874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Future advances in deep learning and its impact on the development of
artificial intelligence (AI) in all fields depends heavily on data size and
computational power. Sacrificing massive computing resources in exchange for
better precision rates of the network model is recognized by many researchers.
This leads to huge computing consumption and satisfactory results are not
always expected when computing resources are limited. Therefore, it is
necessary to find a balance between resources and model performance to achieve
satisfactory results. This article proposes a self-adaptive quality of
experience (QoE) framework, DeepNetQoE, to guide the training of deep networks.
A self-adaptive QoE model is set up that relates the model's accuracy with the
computing resources required for training which will allow the experience value
of the model to improve. To maximize the experience value when computer
resources are limited, a resource allocation model and solutions need to be
established. In addition, we carry out experiments based on four network models
to analyze the experience values with respect to the crowd counting example.
Experimental results show that the proposed DeepNetQoE is capable of adaptively
obtaining a high experience value according to user needs and therefore guiding
users to determine the computational resources allocated to the network models.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの今後の進歩と、あらゆる分野における人工知能(AI)の発展への影響は、データサイズと計算能力に大きく依存する。
ネットワークモデルの精度向上と引き換えに大量の計算資源を節約することは、多くの研究者によって認められている。
計算資源が限られている場合、必ずしも満足できる結果が期待されない。
したがって、満足な結果を得るためには、リソースとモデル性能のバランスを見つける必要がある。
本稿では,ディープネットワークのトレーニングを指導するために,自己適応型qoeフレームワークであるdeepnetqoeを提案する。
モデルの正確さとトレーニングに必要な計算リソースを関連付ける自己適応qoeモデルが設定され、モデルの体験価値が改善される。
コンピュータ資源が限られている場合の体験価値を最大化するためには、リソース割り当てモデルとソリューションを確立する必要がある。
さらに,4つのネットワークモデルに基づく実験を行い,観衆数に関する経験値の分析を行った。
実験結果から,提案したDeepNetQoEは,ユーザのニーズに応じて高い経験値を得ることができ,ネットワークモデルに割り当てられた計算資源をユーザが決定できるようにする。
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